О НПР

Часовских Виктор Петрович

профессор
Заслуженный работник высшего образования РФ , Доктор технических наук, кандидат технических наук , Профессор по кафедре менеджмента и внешнеэкономической деятельности предприятия, доцент по кафедре вычислительная техника .
+7(343) 261 46 44 +7 (912) 214 21 74
Персональный сайт   Написать : Часовских В. П.


Сегодня: 28 мая 2022г. местное время 06:26:04

Расписание очное

Преподаваемые дисциплины

1 . Одноранговые сети и технология блокчейн
2 . Автоматизированные интегрированные системы управления
3 . Одноранговые сети и технология блокчейн
4 . Автоматизированные интегрированные системы управления
5 . Проектирование и разработка корпоративных информационных систем
6 . Для специалистов по информатике и вычислительной технике (искусственный интеллект, теория систем)
7 . Информационная безопасность телекоммуникационных систем
8 . Проектирование и разработка корпоративных информационных систем
9 . Информационная безопасность
10 . Проектирование и разработка корпоративных информационных систем
11 . Прикладные эконометрические модели на макро - и микроуровне
12 . Технологии обработки больших наборов данных
13 . Все дисциплины
14 . Системы искусственного интеллекта
15 . Эксплуатационная практика
16 . Практика «Научно-исследовательская работа»

Методические материалы   (за последние 2 года)

Все методические материалы можно посмотреть в библиотеке кафедры

1 . ПиРКИС_Лекция 1 (Методические указания) Посмотреть
2 . ПиРКИС_История промышленных революций (Методические указания для самостоятельной работы) Посмотреть
3 . ПиРКИС_Идеи информационных технологий (Методические указания для самостоятельной работы) Посмотреть
4 . ПиРКИС_Эволюция цифровой экономики (Методические указания для самостоятельной работы) Посмотреть
5 . ПиРКИС_ЭВМ для цифровой экономики (Методические указания для самостоятельной работы) Посмотреть
6 . ПиРКИС_Технологии цифровой экономики (Методические указания для самостоятельной работы) Посмотреть
7 . ПиРКИС_Лабораторная работа 1 (Методические указания для самостоятельной работы) Посмотреть
8 . ПиРКИС_Лабораторная работа 2 (Методические указания для самостоятельной работы) Посмотреть
9 . Алгебраическая биология, гештальт-генетика наследственный и искусственный интеллект (Видео) Посмотреть
10 . Механизм генерации и обработки зрительного сигнала в сетчатки глаза (Видео) Посмотреть
11 . Фундаментальный многотомный курс искусственного интеллекта и теории систем (Видео) Посмотреть
12 . Мозг - квантовый компьютер, работающий в алгебре Клиффорда (Видео) Посмотреть
13 . Путин В.В. об искусственном интеллекте с 40 сек. и 5 минут ролика, а далее Междисциплинарное взаимодействие алгебраической биологии, теории систем и искусственного интеллекта (Видео) Посмотреть
14 . Является ли мозг квантовым компьютером, работающим в алгебре Клиффорда? - Часть 2. (Видео) Посмотреть
15 . Дополнения к работе 2 (Методические указания) Посмотреть
16 . Таблица адаптивная (Методические указания) Посмотреть
17 . Лабораторная работа 3 (Методические указания) Посмотреть
18 . Laboratory work 3 (Методические указания) Посмотреть
19 . Laboratory work 2 (Лекции) Посмотреть
20 . Проект Kafedra02 (Методические указания) Посмотреть
21 . Зомби и получение аниматом знаний о внешней среде методами ДСМ, семантического вероятностного вывода и автономного адаптивного управления - Думает у человека дефолт-система мозга (ДСМ) (Видео) Посмотреть
22 . Биомашсистемы, Искусственный интеллект, алгебраическая биология и теория систем в математических исследованиях российских ученых. Том 1том 5, № 1, январь-март, 2021? 548 c. (Журнал) Посмотреть
23 . Является ли мозг компьютером, работающим в алгебре Клиффорда? (Научная статья) Посмотреть
24 . Квантовая модель бессознательно- сознательного взаимодействия и эмоциональной окраски сознательного опыта (Видео) Посмотреть
25 . Лекция "Как научить мозг учиться" (Видео) Посмотреть
26 . О ДНК генеалогии (Видео) Посмотреть
27 . Методы адаптивного управления (Видео) Посмотреть
28 . Генетическая основа организмов и музыкальная гармония. Работы по генетической музыке и трансмерным переходам (Видео) Посмотреть
29 . Стратегии образования в свете теории социального лазера (Видео) Посмотреть
30 . Категорные модели биомашсистем (Видео) Посмотреть
31 . Философия Искусственного интеллекта: комплексный тест Тьюринга, машина Корсакова - Тьюринга, функционализм общего ИИ (Видео) Посмотреть
32 . ИБТС Лабораторная работа №1 (Методические указания к лабораторной работе) Посмотреть
33 . ИБТС Подготовка Visual Studio 2019 для работы с Python (Методические указания к лабораторной работе) Посмотреть
34 . ИБТС Лабораторная работа № 2 (Методические указания к лабораторной работе) Посмотреть
35 . ИБ Лабораторная работа №3 (Методические указания к лабораторной работе) Посмотреть
36 . Тема: ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ В ЦИФРОВОЙ ЭКОНОМИКЕ. Лекция 1 Проблемы цифровой трансформации (Тренды Технологии Компетенции) (Лекции) Посмотреть
37 . Тема: ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ В ЦИФРОВОЙ ЭКОНОМИКЕ. Лекция 2 ASP.NET (Лекции) Посмотреть
38 . Пример сайта (Презентация) Посмотреть
39 . ПОЛОЖЕНИЕ об оценке внутренних рейтингов выпускающих и не выпускающих кафедр (Методические указания) Посмотреть
40 . ПиРКИС - Темы курсовых работ по дисциплине проектирование и разработка корпоративных информационных систем (Темы курсовых работ) Посмотреть
41 . Примеры для построения алфавитов в python (Методические указания) Посмотреть
42 . Лабораторная работа №4 (Методические указания к лабораторной работе) Посмотреть
43 . Круглый стол конференции ITNT "Искусственный интеллект в науке и образование", сентябрь 2021 г. (Видео) Посмотреть
44 . Круглый стол конференции ITNT "Искусственный интеллект в промышленности и бизнесе", сентябрь 2021 г. ЧАСТЬ 1 (Видео) Посмотреть
45 . Круглый стол конференции ITNT "Искусственный интеллект в промышленности и бизнесе", сентябрь 2021 г. ЧАСТЬ 2 (Видео) Посмотреть
46 . Круглый стол конференции ITNT "Искусственный интеллект в промышленности и бизнесе", сентябрь 2021 г. ЧАСТЬ 3 (Видео) Посмотреть
47 . ПЭМММ - Лекция 1 и лекция 2 (Лекции) Посмотреть
48 . ПЭМММ - Линейные модели в среде программы EXCEL Microsoft Office (Методические указания) Посмотреть
49 . ПЭМММ - Определение условий функционирования экономической системы линейными моделями "Размещение производственных заказов" (Методические указания к лабораторной работе) Посмотреть
50 . Искусственный интеллект в образование, промышленности и бизнесе (Презентация) Посмотреть
51 . ИБ Лабораторная работа №5 Информационная система и её защита в среде ASP.NET Core MVC (Методические указания к лабораторной работе) Посмотреть
52 . ИБ Пример проекта в среде ASP.NET Core MVC - Kafedra03 r Лаб. работе № 5 (Методические указания) Посмотреть
53 . ПЭМММ - Определение условий функционирования экономической системы методами регрессионного анализа в среде EXCEL (Методические указания к лабораторной работе) Посмотреть
54 . ПЭМММ - Задача о раскрое (Методические указания) Посмотреть
55 . ПЭМММ - Задача о размере партии (Методические указания) Посмотреть
56 . ПЭМММ - Управление запасами (Методические указания) Посмотреть
57 . ПЭМММ - Линейная регрессия. Ранговая корреляция. Множественная регрессия (Методические указания) Посмотреть
58 . ПЭМММ - Пример 1 для регрессии ГОРОД (Методические указания) Посмотреть
59 . ПЭМММ - Пример 1, регрессия, текст (Методические указания) Посмотреть
60 . ИБ - Лабораторная работа 3_1 Одноразовый шифр блокнот (one-time pad cipher) (Методические указания к лабораторной работе) Посмотреть
61 . ПиРКИС - Информационная система в среде ASP.NET Core MVC (Методические указания к лабораторной работе) Посмотреть
62 . ФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ П.К.АНОХИНА- К.В.СУДАКОВА И КАТЕГОРНАЯ ТЕОРИЯ СИСТЕМ (Видео) Посмотреть
63 . Основания математики, функциональные системы и задачный подход к искусственному интеллекту (Видео) Посмотреть
64 . ПЭМММ - Базовые понятия и компоненты блокчейн (Лекции) Посмотреть
65 . ПЭМММ - Анализ больших наборов данных (Лекции) Посмотреть
66 . ПЭМММ - Прогнозирование на основе экспоненциального сглаживания (Методические указания) Посмотреть
67 . ПЭМММ - пример в EXCEL "Прогнозирование на основе экспоненциального сглаживания" (Методические указания) Посмотреть
68 . Работа №6 «Подготовка проекта обеспечения безопасности и управления пользователями информационной системы Часть 1» (Методические указания к лабораторной работе) Посмотреть
69 . Папка wwwroot (Методические указания) Посмотреть
70 . Работа №6 Пример проекта "Admin Часть 1" (Методические указания) Посмотреть
71 . ПЭМММ - Кластерный анализ (Методические указания к лабораторной работе) Посмотреть
72 . ПЭМММ - Экстраполяция (Методические указания к лабораторной работе) Посмотреть
73 . ФОРМАЛИЗАЦИЯ ИНФОРМАЦИИ И BIG DATA (Учебное пособие) Посмотреть
74 . 38.04.05 - Регрессионного анализа (Методические указания к лабораторной работе) Посмотреть
75 . 38.04.05 - Сводные таблицы EXCEL (Методические указания к лабораторной работе) Посмотреть
76 . Линейные модели и методы EXCEL (Методические указания к лабораторной работе) Посмотреть
77 . ПЭМММ - Сводные таблицы (Методические указания к лабораторной работе) Посмотреть
78 . ПЭМММ - исходные данные для работы "Сводные таблицы Часть 2" (Методические указания к лабораторной работе) Посмотреть
79 . ПЭМММ - Сводные таблицы Excel Часть 2 (Методические указания к лабораторной работе) Посмотреть
80 . Искусственный интеллект и Prolog, Python и электроника онлайн (Курс лекции) Посмотреть
81 . Пример адаптации таблиц, поиск, сортировка при визуализации (Методические указания) Посмотреть
82 . Клиентская проверка достоверности (Методические указания) Посмотреть
83 . Проверка достоверности - метаданные (Методические указания) Посмотреть
84 . ПЭМММ - Расчет коэффициента детерминации в Microsoft Excel (Методические указания к лабораторной работе) Посмотреть
85 . ПЭМММ - Расчет коэффициента вариации в Microsoft Excel (Методические указания к лабораторной работе) Посмотреть
86 . ПиРКИС - Методический указания к КР (Аннотация к рабочей программе) Посмотреть
87 . НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, ИНТЕЛЛЕКТ, ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ Часть 1 (Видео) Посмотреть
88 . ПЭМММ - Ниспадающий список в Microsoft Excel (Методические указания к лабораторной работе) Посмотреть
89 . ПЭМММ - Диаграммы Ганта в Microsoft Excel (Методические указания к лабораторной работе) Посмотреть
90 . СИИ - Работа №1 и 2. Введение в искусственный интеллект и машинное обучение (Методические указания) Посмотреть
91 . СИИ - Оформление работы "Начало искусственного интеллекта" (Методические указания) Посмотреть
92 . СИИ - Лекция1_Общее определение искусственного интеллекта (Лекции) Посмотреть
93 . СИИ - Лекция2_Развитие искусственного интеллекта в России (Лекции) Посмотреть
94 . СИИ - Лекция 3«Области искусственного интеллекта» (Лекции) Посмотреть
95 . СИИ - Работа №3. Технология Data Mining (Методические указания) Посмотреть
96 . СИИ - Лекция 4« Агенты в искусственном интеллекте» (Лекции) Посмотреть
97 . СИИ - Лекция 5 «Внедрения искусственного интеллекта в бизнес» (Лекции) Посмотреть
98 . СИИ - Точность, полнота, F-мера - оценка классификатора (Методические указания) Посмотреть
99 . СИИ - Задание к работе 5 (Методические указания) Посмотреть
100 . СИИ - Лекция 6 «Внедрения искусственного интеллекта в бизнес» (Лекции) Посмотреть
101 . СИИ - Лекция 6 Пример 1 «Выбор места работы» (Методические указания к лабораторной работе) Посмотреть
102 . СИИ - Лекция 7 «Внедрения искусственного интеллекта в бизнес» (Лекции) Посмотреть
103 . ТОБД - Лекция 1 «Общие вопросы работы с данными» (Лекции) Посмотреть
104 . ТОБД_ТЕМЫ КУРСОВЫХ РАБОТ (Методические указания) Посмотреть
105 . ТОБД - Формализация информации и big data (Курс лекции) Посмотреть
106 . ТОБД - Лекция 2 «Архитектура системы обработки Больших данных» (Лекции) Посмотреть
107 . ТОБД - Темы заданий по работе 1 (Методические указания к лабораторной работе) Посмотреть
108 . СИИ - Подготовка Visual Studio 2019 для работы с Python (Методические указания) Посмотреть
109 . СИИ - Лекция 9 «Нейронные сети» (Лекции) Посмотреть
110 . ТОБД - Методы регрессионного анализа в среде EXCEL (Методические указания) Посмотреть
111 . ЭП - Эксплуатационная практика (Методические указания) Посмотреть
112 . ЭП - Общие сведения об эксплуатационной практике (Методические указания) Посмотреть
113 . ЭП - Методические рекомендации представления информации об образовательной организации высшего образования в открытых источниках с учетом соблюдения требований законодательства в сфере образования (Методические указания для самостоятельной работы) Посмотреть
114 . ЭП - ASP.NET Методические указания по созданию БД SQL в среде Visual Studio (Методические указания для самостоятельной работы) Посмотреть
115 . ЭП - Базы данных. SQL Методические указания по выполнению работ (Методические указания для самостоятельной работы) Посмотреть
116 . ЭП - Варианты заданий (Методические указания для самостоятельной работы) Посмотреть
117 . ЭП - Задания студентам АИС-21-1 (Методические указания для самостоятельной работы) Посмотреть
118 . ЭП - Задания студентам группы АИС-20-1 (Методические указания) Посмотреть
119 . НИР - Общие сведения о практике НИР (Методические указания) Посмотреть
120 . ТОБД - Расчет коэффициента детерминации в Microsoft Excel (Методические указания к лабораторной работе) Посмотреть
121 . ТОБД - Большие данные – Прогнозирование – часть 1 (Методические указания к лабораторной работе) Посмотреть
122 . ТОБД - Большие данные EXCEL Часть 1 и 2 (Методические указания для самостоятельной работы) Посмотреть
123 . ТОБД - Большие данные – Прогнозирование – часть 2 (Методические указания к лабораторной работе) Посмотреть

ОБЪЯВЛЕНИЯ И УКАЗАНИЯ

Видео консультация


Профессор Часовских В.П. Консультации и прием задолженностей еженедельно, в среде Teams, с 18-50 в понедельник.


Подробнее »

КОНСУЛЬТАЦИЯ (Вопрос - ответ доступны всем)
НАУЧНАЯ РАБОТА

Научные интересы

Выполняемые НИР

Название НИР:

«Исследование методов и разработка алгоритмов представления и контроля знаний в интеллектуальных системах на динамично развивающихся сайтах». Рег. № 1.2.10 Коды темы по ГРНТИ: 28.17.31, 82.05.21 - 1760 тыс. руб.

Номер Госрегистрации:

Рег. № 1.2.10 Коды темы по ГРНТИ: 28.17.31, 82.05.21

Исполнители:

Часовских В.П., профессор, Воронов М.П., доцент, Усольцев В.А., профессор Акчурина Г.А.

Название НИР:

4.Исследования, разработка, внедрение и сопровождение информационно-программных средств, обеспечивающих требования Рособрнадзора к структуре сайта образовательной организации и формату представления на нем информации.

Номер Госрегистрации:

№ Гос. Рег. АААА-А16-116080510016-5

Исполнители:

Акчурина Г.А., Кох Е.В., Воронов М.П.

Название НИР:

Программы web-формирования и web-визуализации методического обеспечения образовательных программ в цифровом формате цифровой трансформации высшего образования в одноранговых сетях и технологии блокчейн

Номер Госрегистрации:

Исполнители:

Название НИР:

Метод перестановок линейных кодов криптосистемы одноранговой сети

Номер Госрегистрации:

Исполнители:

Научные публикации   (за последние 2 года)

Все научные публикации можно посмотреть в разделе НАУКА сайта кафедры

1 . Часовских В.П., Воронов М.П., Лабунец В.Г., Стариков Е.НФормализация информации и Big DataУрГЭУ2021 < < Посмотреть

Интеллектуальный продукт   (за последние 2 года)

Все интеллектуальные продукты можно посмотреть в разделе НАУКА сайта кафедры

Научно-педагогическая школа профессора ЧАСОВСКИХ ВИКТОРА ПЕТРОВИЧА «Системы управление данными в интеллектуальных информационных системах»

Зарегистрирова Ученым советом УГЛТУ

Зарегистрирована Российской Академией Естествознания